Navigeren door de complexiteit van voorraadbeheer in de aftermarkt

Stel je eens voor dat je auto pech krijgt en alsof dat nog niet vervelend genoeg is, krijg je te horen dat het exacte onderdeel dat nodig is om het te repareren niet op voorraad is en pas over een week binnenkomt. Praktische problemen stapelen zich op. Je kunt je kinderen niet naar school brengen of de wekelijkse boodschappen doen. De onverwachte kosten voor openbaar vervoer, leveringskosten en jouw verstoorde plannen lopen snel op. Dat is frustrerend. Je zal je constant afvragen: “Hoe kunnen ze zo’n essentieel onderdeel niet op voorraad hebben?”

Het bovenstaande voorbeeld laat duidelijk de druk zien die klanten uitoefenen op aftermarket bedrijven om ervoor te zorgen dat essentiële reserveonderdelen altijd beschikbaar zijn voor urgente reparaties. Wat klanten echter vaak niet zien, zijn de complexiteiten waarmee deze bedrijven te maken hebben. Aftermarket leveranciers hebben hoge verwachtingen qua beschikbaarheid, wetende dat vertragingen kunnen leiden tot gemiste verkopen of verbroken contracten. Daarnaast moeten ze lange doorlooptijden beheren, een breed assortiment onderhouden en omgaan met items die moeilijk te voorspellen zijn.

Dit artikel onderzoekt waarom het zo uitdagend is om deze kritische reserveonderdelen effectief te beheren – en, belangrijker nog, bespreekt strategieën die aftermarket bedrijven kunnen toepassen om deze uitdagingen te overwinnen en hun voorraadbeheer te verbeteren. Deze inzichten komen van Roberto David, een Solution Architect bij Slimstock met uitgebreide expertise in de aftermarket industrie.

Vraagplanningsstrategieën voor de reserveonderdelenindustrie

Vraag begrijpen is een sleutelstap in effectief voorraadbeheer: weten hoeveel voorraad je moet aanhouden begint met het nauwkeurig voorspellen van wat klanten nodig zullen hebben.

Binnen een breed assortiment zijn verschillende technieken nodig om de diverse items effectief te voorspellen. Hardlopers, zoals bijvoorbeeld banden hebben een frequente en constante verkoop en zijn makkelijker te voorspellen vanwege hun continue vraagpatronen. Artikelen die niet snel verkopen, zoals specifieke chips, hebben daarentegen een onregelmatige verkoop. Nauwkeurig voorspellen wordt daarmee bemoeilijkt door het gebrek aan data.

Voor aftermarket bedrijven bestaat het merendeel van hun assortiment uit trage verkopers, wat het voorspellingsproces bemoeilijkt.

• Onzekerheid in besteltiming: Neem bijvoorbeeld ruitenwisserbladen. Deze onderdelen gaan zelden kapot onder normale omstandigheden, maar wanneer er een storm is, neemt de vraag significant toe. Deze onvoorspelbaarheid maakt voorspellingen moeilijker.
• Balanceren van beschikbaarheid en voorspellingsnauwkeurigheid: Hoge beschikbaarheid wordt een uitdaging wanneer voorspellingen onbetrouwbaar zijn, wat vaak resulteert in gemiste kansen of overtollige voorraad.
• Hoge veiligheidsvoorraadvereisten: Om beschikbaarheid te waarborgen in het gezicht van hoge onzekerheid, zijn hoge veiligheidsvoorraadniveaus vereist, wat kostbaar en inefficiënt is qua ruimte.
• Incidenten vs periodiek onderhoud: Deze onzekerheid wordt beïnvloed of het onderdeel het vaakst wordt gebruikt voor schadeherstellingen of voor periodiek onderhoud. Onderdelen die voor periodiek onderhoud worden gebruikt, hebben doorgaans een minder volatiel vraagpatroon dan onderdelen voor schadeherstellingen.

Om buitensporig hoge veiligheidsvoorraadniveaus te vermijden, is het verbeteren van de voorspellingsnauwkeurigheid cruciaal. Het gebruik van het juiste voorspellingsalgoritme, in plaats van een eenvoudig bewegend gemiddelde, kan helpen de onzekerheid te verminderen. Minder onzekerheid maakt het mogelijk om lagere veiligheidsvoorraden te behouden terwijl klantvraag nog steeds wordt vervuld. Een betrouwbaardere voorspelling verbetert niet alleen de beschikbaarheid, maar stelt planners ook in staat om met vertrouwen en datagestuurde beslissingen te nemen.

Een andere uitdaging is de veranderende aard van SKU-nummers, aangezien onderdelen evolueren of worden vervangen door nieuwere modellen. Een uitdaging bij nieuwe of opnieuw geïntroduceerde SKU’s is het gebrek aan historische gegevens voor betrouwbare voorspellingen. Like-for-like modellering lost dit op door vraaggeschiedenis van de voorganger SKU’s over te dragen, waardoor data-gedreven voorspellingen voor nieuwe items mogelijk worden.

Bovendien komt er een cruciale factor om de hoek kijken bij het voorspellen van de vraag naar onderdelen voor een nieuw voertuigmodel: de waarde van het voertuig zelf. Onderdelen voor voertuigen van hoge waarde, zoals luxe voertuigen, vereisen waarschijnlijk OEM (Original Equipment Manufacturer) vervangingen, terwijl eigenaren van goedkopere voertuigen vaak kiezen voor goedkopere aftermarket onderdelen. Door deze reparatieratio tussen OEM- en aftermarketonderdelen mee te nemen, kunnen vraagvoorspellingen voor nieuwe modelonderdelen vanaf het begin nauwkeuriger zijn.

Proactieve benaderingen van voorraadplanning in de aftermarket industrie

Vraagplanning is al uitdagend door de complexiteit van voorspellingen en hoge beschikbaarheidsvereisten. Maar voorraadplanning brengt zijn eigen set moeilijkheden met zich mee, aangezien de meeste reserveonderdelen uit Azië komen. Dit resulteert in lange doorlooptijden voor veel delen van de wereld.

• Lange doorlooptijden vereisen een proactieve benadering: Bestellingen die vandaag worden geplaatst, moeten de vraag maanden vooruit anticiperen. Het niet voldoen aan deze vraag kan leiden tot gemiste verkopen of kostbare spoedbestellingen.
• Management by exception: Om proactief te kunnen zijn, heb je de juiste tools nodig om vraag te voorspellen, evenals een systeem dat je waarschuwt wanneer artikelen het risico lopen niet op voorraad te zijn. Deze benadering heeft bewezen effectief te zijn in het helpen van bedrijven om over te schakelen van reactief naar anticiperend, waardoor stock-outs worden geminimaliseerd en de behoefte aan dure versnelde bestellingen wordt verminderd.

Om zowel de onzekerheid in vraag als aanbod te beheren, terwijl je de juiste beschikbaarheid behoud, is een service-level gedreven voorraadstrategie essentieel. Het doel is niet om een bepaalde dekking aan te houden, maar om je einddoel te bereiken: zorgen voor een tijdige en kostenefficiënte service voor je klanten.

Het instellen van servicelevels kan een uitdaging zijn, maar door segmentatiemethoden zoals ABC-classificatie te gebruiken en product-specifieke factoren in overweging te nemen, kan dit geoptimaliseerd worden. In de automotive aftermarket betekenen kritieke onderdelen die als VOR (vehicle off road) gemarkeerd zijn, dat een auto niet werkbaar is totdat het onderdeel beschikbaar is. Het ontbreken van deze onderdelen heeft een negatieve invloed op zowel klanten, die stilstand ervaren, als leveranciers, die mogelijk alternatieve voertuigen moeten bieden. Voor dergelijke items kan het toewijzen van hogere doelservicelevels helpen om deze kostbare vertragingen te voorkomen.

Data-gedreven assortimentplanning om voorspellingsuitdagingen aan te pakken

Een effectieve voorraadstrategie moet rekening houden met het brede aftermarket-assortiment en benaderingen op maat maken voor elke categorie, zoals banden, filters en olie met specifieke serviceniveaus en voorspellingsmethoden die passen bij de vraagpatronen.

Neem bijvoorbeeld autobanden. Die hebben een constante vraag, waardoor ze geschikt zijn voor geautomatiseerd beheer. Daarentegen zijn dure items zoals turbochargers onvoorspelbaar en kostbaar om op voorraad te houden. Een gebalanceerde benadering is dan ook nodig die automatisering combineert met gerichte monitoring. Zo vermijd je overvoorraad en voorkom je stock-outs. Een belangrijk deel van dit brede assortiment is moeilijk te voorspellen, maar er is nog steeds immense druk op de beschikbaarheid. Deze combinatie creëert een hoog risico op overvoorraad, wat vaak resulteert in verouderde voorraad, aangezien deze items niet regelmatig worden verkocht. Dus, hoe kun je de gevallen verminderen waarin voorraad veroudert?

• Beoordeling van het assortiment: Gezien het hoge risico op veroudering, is het cruciaal voor aftermarket bedrijven om regelmatig hun assortiment te herzien en datagestuurde beslissingen te nemen over wat ze op voorraad houden en wat ze uit faseren.
• Segmentatiebenadering: Het aannemen van een segmentatiebenadering in voorraadbeheer zorgt ervoor dat overmatige voorraad tot een minimum wordt beperkt en daarmee het risico van veroudering eveneens wordt verminderd.
• Geautomatiseerde processen: Het automatiseren van deze processen met tijdige waarschuwingen voor onderdelen die het einde van hun levenscyclus naderen, kan helpen overvoorraad en de bijbehorende kosten van verouderde voorraad te voorkomen.
• Management door uitzonderingen: Een management door uitzonderingen benadering is essentieel om dit proces effectief te automatiseren. Dit omvat het instellen van waarschuwingen voor afwijkingen in voorspellingen, dalende vraag of veranderingen in de productlevenscyclus. Deze waarschuwingen bieden tijdige inzichten, zodat bedrijven aanpassingen kunnen maken voordat zich problemen voordoen.

Conclusie over aftermarket voorraadbeheer

Het is geen gemakkelijke taak om alle essentiële reserveonderdelen op voorraad te houden zonder je magazijn te overvoeren in de aftermarket industrie. Met moeilijk te voorspellen items, lange doorlooptijden en een breed assortiment om te beheren, is het gemakkelijk om in de valkuil van stock-outs en gefrustreerde klanten te trappen, terwijl je probeert het bedrijf winstgevend te houden.

Gelukkig kunnen deze uitdagingen worden overwonnen. Door de vraagplanning te verbeteren, slimmer voorspellingsmethoden toe te passen en een proactieve supply chain strategie te hanteren, kunnen aftermarket bedrijven ervoor zorgen dat de juiste onderdelen beschikbaar zijn wanneer klanten ze nodig hebben. Het automatiseren van assortimentbeoordelingen en het instellen van waarschuwingen voor vraagveranderingen kan verder helpen om kostbare overvoorraad of verouderde voorraad te voorkomen. Met de juiste tools en strategieën kunnen aftermarket bedrijven voldoen aan de behoeften van klanten, terwijl ze hun voorraadbeheer optimaliseren, wat uiteindelijk zowel de winstgevendheid als de klanttevredenheid verbetert.